Datu anotācija veselības aprūpes AI
Atbloķējiet sarežģītu informāciju nestrukturētajos datos, izmantojot entītiju ieguvi un atpazīšanu
Veselības aprūpes nozare lielā mērā paļaujas uz precīzām datu anotācijām, lai nodrošinātu mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās lietojumprogrammu darbību, veicinot diagnostikas un ārstēšanas sasniegumus.
80% datu veselības aprūpes jomā ir nestrukturēti, tāpēc tie nav pieejami. Piekļuve datiem prasa ievērojamu manuālu iejaukšanos, kas ierobežo izmantojamo datu apjomu. Lai saprastu tekstu medicīnas jomā, ir nepieciešama dziļa tā terminoloģijas izpratne, lai atraisītu tā potenciālu. Shaip sniedz jums zināšanas veselības aprūpes datu anotēšanai, lai uzlabotu mākslīgā intelekta dzinējus plašā mērogā. Medicīnisko datu anotācijām ir izšķiroša nozīme progresīvu veselības aprūpes risinājumu iespējošanā un veselības aprūpes mākslīgā intelekta tehnoloģiju attīstības atbalstīšanā.
Vispasaules uzstādītā uzglabāšanas jaudas bāze sasniegs 11.7 zettabaiti in 2023.
80% Dati visā pasaulē ir nestrukturēti, padarot tos novecojušus un nelietojamus.
Mēs piedāvājam medicīnisko datu anotācijas pakalpojumus, tostarp medicīnisko tekstu anotācijas izmantošanai mašīnmācīšanās algoritmos, kas palīdz organizācijām iegūt kritisku informāciju no nestrukturētiem medicīniskajiem datiem, piemēram, ārstu piezīmēm, EHR uzņemšanas/izrakstīšanas kopsavilkumiem, patoloģijas ziņojumiem utt., kas palīdz mašīnēm identificēt klīniskās vienības, kas atrodas dotajā tekstā vai attēlā. Mūsu akreditētie jomas eksperti var palīdzēt jums sniegt konkrētai jomai specifiskus ieskatus, piemēram, simptomus, slimības, alerģijas un medikamentus, lai palīdzētu gūt ieskatu aprūpes jomā.
Mēs piedāvājam arī patentētas Medical NER API (iepriekš apmācītus NLP modeļus), kas var automātiski identificēt un klasificēt teksta dokumentā parādītās nosauktās entītijas. Medicīnas NER API izmanto patentētu zināšanu grafiku ar vairāk nekā 20 miljoniem attiecību un vairāk nekā 1.7 miljoniem klīnisku koncepciju.
No datu licencēšanas un vākšanas līdz datu anotācijai Shaip ir nodrošinājis jūs.
Medicīnisko attēlu, video un tekstu anotācija un sagatavošana, tostarp rentgenogrāfija, ultraskaņa, mamogrāfija, CT skenēšana, MRI un fotonu emisijas tomogrāfija
Farmācijas un citu veselības aprūpes jomu lietošanas gadījumi dabiskās valodas apstrādei (NLP), tostarp medicīnisko tekstu kategorizēšana, nosaukto vienību identifikācija, teksta analīze un mašīnmācīšanās algoritmu apmācība diagnostikai un anomāliju noteikšanai medicīnas tekstos
Mūsu medicīnisko anotāciju pakalpojumi nodrošina mākslīgā intelekta precizitāti veselības aprūpē. Mēs rūpīgi marķējam medicīniskos attēlus, tekstus un audio, izmantojot savu pieredzi mākslīgā intelekta modeļu apmācībā. Mūsu ekspertu komanda, kurā ietilpst medicīnas eksperti un veselības aprūpes speciālisti, uzrauga un apstiprina anotāciju procesu, lai nodrošinātu klīnisko precizitāti un atbilstību. Šie modeļi uzlabo diagnostiku, ārstēšanas plānošanu un pacientu aprūpi. Nodrošina augstas kvalitātes, uzticamus datus progresīvām medicīnas tehnoloģiju lietojumprogrammām. Mēs saprotam ievērojamās pūles, kas nepieciešamas, lai atbilstu stingriem kvalitātes un atbilstības standartiem medicīnisko datu anotācijās. Uzticieties mums, lai uzlabotu jūsu mākslīgā intelekta medicīnisko kompetenci.
Uzlabojiet medicīnisko mākslīgo intelektu, anotējot vizuālos datus no rentgena uzņēmumiem, datortomogrāfijas skenējumiem un magnētiskās rezonanses uzņēmumiem. Medicīnisko attēlu anotēšana un attēlveidošanas anotēšana ir specializēti procesi, kas ietver ekspertu vadītu sarežģītu medicīnisko attēlu marķēšanu, lai izveidotu augstas kvalitātes datu kopas veselības aprūpes mākslīgā intelekta sistēmām.
Galvenie anotācijas uzdevumi ietver attēlu klasifikāciju (attēliem piešķirot etiķetes), objektu noteikšanu (objektu, piemēram, audzēju, identificēšanu un atrašanās vietas noteikšanu), attēlu segmentāciju (attēlu sadalīšanu nozīmīgos segmentos) un segmentācijas masku un ierobežojošā lodziņa izmantošanu precīzai un detalizētai medicīnisko attēlu anotācijai.
Uzlabojiet mākslīgā intelekta (AI) mācīšanos, izmantojot klasifikāciju un segmentāciju medicīniskajos videoierakstos. Uzlabojiet savu ķirurģisko mākslīgo intelektu un pacientu uzraudzību, lai uzlabotu veselības aprūpes sniegšanu un diagnostiku. Anotēti medicīniskie video ir būtiski klīniskiem lietojumiem, atbalstot reālu izmantošanu pacientu aprūpē.
Racionalizējiet medicīniskā mākslīgā intelekta izstrādi ar profesionāli anotētiem teksta datiem, ko sagatavojuši prasmīgi medicīnas anotētāji un datu anotētāji. Ātri parsējiet un bagātiniet milzīgus teksta apjomus, sākot no ar roku rakstītām piezīmēm līdz apdrošināšanas ziņojumiem. Nodrošiniet precīzus un praktiski izmantojamus ieskatus veselības aprūpes sasniegumiem.
Racionalizējiet medicīnisko dokumentāciju, pārveidojot to universālos kodos ar mākslīgā intelekta medicīnisko kodēšanu, izmantojot datus, kas apkopoti no dažādiem medicīnas centriem. Nodrošiniet precizitāti, uzlabojiet rēķinu izrakstīšanas efektivitāti un atbalstiet netraucētu veselības aprūpes pakalpojumu sniegšanu ar modernu mākslīgā intelekta palīdzību medicīnisko ierakstu kodēšanā.
Izmantojiet dabiskās valodas apstrādes (NLP) zināšanas, lai precīzi anotētu un marķētu medicīniskos audio datus, iesaistot anotācijas procesā medicīnas speciālistus. Izveidojiet balss atbalstītas sistēmas netraucētām klīniskām darbībām un integrējiet mākslīgo intelektu dažādos balss aktivizētos veselības aprūpes produktos. Uzlabojiet diagnostikas precizitāti ar profesionālu audio datu atlasi.
Medicīnisko datu anotācijā marķēšanas procesā bieži tiek izmantoti specializēti anotācijas rīki, tostarp DICOM skatītāji, lai veiktu pamata attēlu anotācijas uzdevumus. Lai gan DICOM skatītājus radiologi parasti izmanto ikdienas darbam, uzlaboti anotācijas rīki ir būtiski precīzai un efektīvai marķēšanai, īpaši, sagatavojot datus mašīnmācīšanās un dziļās mācīšanās lietojumprogrammām. Anotācijas process parasti atšķiras no klienta prasībām, taču tas galvenokārt ietver:
1 fāze: Tehniskās jomas zināšanas (saprotiet darbības jomu un anotācijas vadlīnijas)
2 fāze: Projektam atbilstošu resursu apmācība
3 fāze: Atsauksmju cikls un anotēto dokumentu QA
Uzlaboti mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās algoritmi pārveido veselības aprūpi, izmantojot dažādus medicīnas procesus. Anotētiem datiem ir izšķiroša nozīme medicīnas lietojumprogrammās, atbalstot veselības aprūpes organizācijas precīzu veselības aprūpes mākslīgā intelekta modeļu izstrādē un apmācībā diagnostikai, slimību identificēšanai un anomāliju noteikšanai. Šīs progresīvās tehnoloģijas nodrošina veselības aprūpes automatizāciju, tādējādi uzlabojot efektivitāti, precizitāti un pacientu aprūpi. Lai labāk izprastu to potenciālo ietekmi, izpētīsim šādus lietošanas gadījumus:
Mūsu radioloģijas attēlu anotēšanas pakalpojums uzlabo mākslīgā intelekta diagnostiku un ietver papildu zināšanu slāni. Katru rentgena, MRI un DT skenējumu rūpīgi marķē un pārskata attiecīgās jomas eksperts. Šie anotētie attēli kalpo kā apmācības dati mašīnmācīšanās modeļu un mašīnmācīšanās modeļu apmācībai radioloģijas diagnostikai. Šis papildu apmācības un pārskatīšanas solis atklāj anomālijas un slimības.
Mūsu uz kardioloģiju orientētā attēla anotācija uzlabo AI diagnostiku. Mēs piesaistām kardioloģijas ekspertus, kuri iezīmē sarežģītus ar sirdi saistītus attēlus un apmāca mūsu AI modeļus. Pirms datu nosūtīšanas klientiem šie speciālisti pārskata katru attēlu, lai nodrošinātu visaugstāko precizitāti. Šis process ļauj AI precīzāk noteikt sirdsdarbības traucējumus.
Mūsu attēlu anotēšanas pakalpojums zobārstniecībā marķē zobu attēlus, koncentrējoties uz dažādu medicīnisku stāvokļu identificēšanu, lai uzlabotu mākslīgā intelekta diagnostikas rīkus. Precīzi identificējot zobu bojāšanos, zobu izlīdzināšanas problēmas un citus zobu stāvokļus, mūsu MVU dod iespēju mākslīgajam intelektam uzlabot pacientu ārstēšanas rezultātus un atbalstīt zobārstus precīzā ārstēšanas plānošanā un agrīnā atklāšanā.
Liels medicīnisko datu un zināšanu apjoms medicīniskajos dokumentos ir pieejams galvenokārt nestrukturētā formātā. Medicīniskās vienības anotācija ļauj mums pārvērst nestrukturētus datus strukturētā formātā.
2.1. Medicīnas īpašības
Zāles un to īpašības ir dokumentētas gandrīz katrā medicīniskajā dokumentācijā, kas ir svarīga klīniskās jomas daļa. Mēs varam identificēt un anotēt dažādus medikamentu atribūtus saskaņā ar vadlīnijām.
2.2. Laboratorijas datu atribūti
Laboratorijas datiem medicīniskajā dokumentācijā galvenokārt ir pievienoti to atribūti. Mēs varam identificēt un anotēt dažādus laboratorijas datu atribūtus saskaņā ar vadlīnijām.
2.3. Ķermeņa mērīšanas īpašības
Ķermeņa mērījumus galvenokārt papildina to atribūti medicīniskajā dokumentācijā. Tas galvenokārt sastāv no dzīvībai svarīgām pazīmēm. Mēs varam identificēt un anotēt dažādus ķermeņa mērīšanas atribūtus.
Kopā ar vispārīgo medicīnisko NER anotāciju mēs varam strādāt arī pie domēna specifiskām anotācijām, piemēram, onkoloģijai, radioloģijai utt. Šeit ir norādītas onkoloģijai specifiskās NER vienības, kuras var anotēt — vēža problēma, histoloģija, vēža stadija, TNM stadija, vēža pakāpe, dimensija, klīniskais stāvoklis, audzēja marķiera tests, vēža medicīna, vēža koda ķirurģija, radiācijas vieta.
Līdztekus galveno klīnisko vienību un attiecību identificēšanai un anotēšanai mēs varam arī anotēt noteiktu zāļu vai procedūru nelabvēlīgo ietekmi. Darbības joma ir šāda: Nevēlamo efektu un to izraisītāju marķēšana. Sakarības piešķiršana starp nelabvēlīgo ietekmi un ietekmes cēloni.
Pēc klīnisko vienību identificēšanas un anotēšanas mēs arī piešķiram attiecīgās attiecības starp entītijām. Attiecības var pastāvēt starp diviem vai vairākiem jēdzieniem.
Līdztekus klīnisko vienību un attiecību identificēšanai mēs varam piešķirt arī klīnisko vienību statusu, noliegumu un priekšmetu.
Laicīgo entītiju anotēšana no medicīniskā ieraksta palīdz izveidot pacienta ceļojuma laika grafiku. Tas nodrošina atsauci un kontekstu uz datumu, kas saistīts ar konkrētu notikumu. Šeit ir datuma entītijas — diagnozes datums, procedūras datums, zāļu lietošanas sākuma datums, zāļu lietošanas beigu datums, radiācijas sākuma datums, radiācijas beigu datums, uzņemšanas datums, izrakstīšanas datums, konsultācijas datums, piezīmes datums, sākšanās datums.
Tas attiecas uz dažādu ar veselības aprūpi saistīto dokumentu, attēlu vai datu sadaļu vai daļu sistemātisku organizēšanas, marķēšanas un kategorizēšanas procesu, ti, attiecīgo dokumenta sadaļu anotāciju un sadaļu klasifikāciju to attiecīgajos veidos. Tas palīdz izveidot strukturētu un viegli pieejamu informāciju, ko var izmantot dažādiem mērķiem, piemēram, klīnisko lēmumu atbalstam, medicīniskiem pētījumiem un veselības aprūpes datu analīzei.
ICD-10-CM un CPT kodu anotācija saskaņā ar vadlīnijām. Katram marķētajam medicīnas kodam kopā ar kodu tiks anotēti arī pierādījumi (teksta fragmenti), kas pamato marķēšanas lēmumu.
RXNORM kodu anotācija saskaņā ar vadlīnijām. Katram marķētajam medicīnas kodam kopā ar kodu tiks anotēti arī pierādījumi (teksta fragmenti), kas pamato marķēšanas lēmumu.
SNOMED kodu anotācija saskaņā ar vadlīnijām. Katram marķētajam medicīnas kodam kopā ar kodu tiks anotēti arī pierādījumi (teksta fragmenti), kas pamato marķēšanas lēmumu.
UMLS kodu anotācija saskaņā ar vadlīnijām. Katram marķētajam medicīnas kodam kopā ar kodu tiks anotēti arī pierādījumi (teksta fragmenti), kas pamato marķēšanas lēmumu.
Mūsu attēlu anotācijas pakalpojums specializējas CT skenēšanā precīzai marķēšanai AI apmācībai, īpaši koncentrējoties uz detalizētām anatomiskām struktūrām. Priekšmeta eksperti ne tikai pārskata, bet arī apmāca katru attēlu, lai nodrošinātu izcilu precizitāti. Šis rūpīgais process palīdz izstrādāt diagnostikas rīkus.
Mūsu MRI attēlu anotācijas pakalpojums precizē AI diagnostiku. Mūsu priekšmetu eksperti apmāca un pārskata katru skenējumu pirms piegādes, lai nodrošinātu maksimālu precizitāti. Mēs precīzi marķējam MRI skenējumus, lai uzlabotu AI modeļu apmācību. Šis process palīdz viņiem precīzi noteikt anomālijas un struktūras. Palieliniet medicīnisko novērtējumu un ārstēšanas plānu precizitāti, izmantojot mūsu pakalpojumus.
Rentgena attēla anotācija pastiprina AI diagnostiku. Mūsu eksperti rūpīgi marķē katru attēlu, precīzi nosakot lūzumus un novirzes. Viņi arī apmāca un pārskata šīs etiķetes, lai nodrošinātu visaugstāko precizitāti pirms klienta piegādes. Uzticiet mums uzlabot jūsu AI un iegūt labāku medicīniskās attēlveidošanas analīzi.
Klīniskās apdrošināšanas anotācija
Iepriekšējas atļaujas process ir galvenais, lai savienotu veselības aprūpes sniedzējus, maksātājus un nodrošinātu, ka ārstēšana atbilst vadlīnijām. Medicīnisko ierakstu anotēšana palīdzēja optimizēt šo procesu. Tā saskaņoja dokumentus ar jautājumiem, vienlaikus ievērojot standartus, uzlabojot klientu darbplūsmas.
Problēma: Ņemot vērā veselības aprūpes datu sensitīvitāti, 6,000 medicīnisko gadījumu anotācija bija jāveic stingri noteiktā laika grafikā. Lai nodrošinātu kvalitatīvas anotācijas un atbilstību, kas ir īpaši svarīgi klīniskajai diagnostikai, lai saglabātu datu kopas integritāti un izpildītu normatīvās prasības, bija stingri jāievēro atjauninātās klīniskās vadlīnijas un privātuma noteikumi, piemēram, HIPAA.
Risinājums: Mēs anotējām vairāk nekā 6,000 medicīnisku gadījumu, korelējot medicīniskos dokumentus ar klīniskajām anketām. Tas prasīja rūpīgi saistīt pierādījumus ar atbildēm, vienlaikus ievērojot klīniskās vadlīnijas. Galvenās problēmas, kas tika risinātas, bija saspringti termiņi lielai datu kopai un nepārtraukti mainīgo klīnisko standartu risināšana.
Īpašas un apmācītas komandas:
Augstāko procesa efektivitāti nodrošina:
Patentētā platforma piedāvā priekšrocības:
Tiek lēsts, ka datu zinātnieki vairāk nekā 80% sava laika pavada datu sagatavošanā. Izmantojot ārpakalpojumus, jūsu komanda var koncentrēties uz stabilu algoritmu izstrādi, atstājot nogurdinošo daļu no nosaukto entītiju atpazīšanas datu kopu vākšanas mūsu ziņā.
Vidējam ML modelim būtu jāsavāc un jāmarķē lieli nosaukto datu kopu gabali, kas prasa uzņēmumiem piesaistīt resursus no citām komandām. Ar tādiem partneriem kā mēs piedāvājam domēna ekspertus, kurus var viegli paplašināt, jūsu biznesam augot.
Īpaši domēna eksperti, kas komentē katru dienu un dienu, jebkurā dienā paveiks izcilu darbu, salīdzinot ar komandu, kurai ir jāveic anotācijas uzdevumi viņu aizņemtajā grafikā. Lieki piebilst, ka tas nodrošina labāku rezultātu.
Mūsu pārbaudītais datu kvalitātes nodrošināšanas process, tehnoloģiju validācijas un vairāki kvalitātes nodrošināšanas posmi palīdz mums nodrošināt savā klasē labāko kvalitāti, kas bieži pārsniedz cerības.
Mēs esam sertificēti, lai saglabātu visaugstākos datu drošības standartus ar privātumu, strādājot ar saviem klientiem, lai nodrošinātu konfidencialitāti
Kā eksperti kvalificētu darbinieku komandu veidošanā, apmācībā un vadībā mēs varam nodrošināt projektu piegādi budžeta ietvaros.
Augsts tīkla darbības laiks un datu, pakalpojumu un risinājumu savlaicīga piegāde.
Izmantojot sauszemes un ārzonas resursu kopumu, mēs varam izveidot un palielināt komandas, kā nepieciešams dažādiem lietošanas gadījumiem.
Apvienojot globālu darbaspēku, stabilu platformu un darbības procesus, kas izstrādāti ar 6 sigma melnajām jostām, Shaip palīdz uzsākt vissarežģītākās AI iniciatīvas.
Nosauktā entītiju atpazīšana (NER) palīdz izstrādāt vismodernākos mašīnmācības un NLP modeļus. Uzziniet par NER lietošanas gadījumiem, piemēriem un daudz ko citu šajā īpaši informatīvajā ziņā.
Kvalitatīva apmācību veselības aprūpes datu kopa uzlabo uz mākslīgo intelektu balstītā medicīnas modeļa rezultātus. Bet kā izvēlēties pareizo veselības aprūpes datu marķēšanas pakalpojumu sniedzēju?
Tā kā dati ir veselības aprūpes pamats, mums ir jāsaprot tās loma, ieviešana reālajā pasaulē un izaicinājumi. Lasiet tālāk, lai uzzinātu…
Pilnvarot komandas veidot pasaulē vadošos AI produktus.
Sazinieties ar mums tūlīt, lai uzzinātu, kā mēs varam apkopot un anotēt datu kopu jūsu unikālajam AI/ML risinājumam
Medicīnisko datu anotēšana ir medicīniskā teksta, attēlu, audio un video marķēšanas process, lai apmācītu mākslīgā intelekta modeļus. Tas ir ļoti svarīgi precīzu mākslīgā intelekta sistēmu izstrādei, kas uzlabo diagnostiku, ārstēšanas plānošanu un pacientu aprūpi.
Nodrošinot marķētus datu kopumus, mākslīgā intelekta modeļi var iemācīties atpazīt sarežģītu medicīnisko datu modeļus, piemēram, identificēt slimības rentgena attēlos vai iegūt svarīgu informāciju no klīniskajām piezīmēm. Tas uzlabo mākslīgā intelekta lietojumprogrammu precizitāti un uzticamību veselības aprūpē.
Medicīnisko datu anotācijās ietilpst klīnisko piezīmju, elektronisko veselības ierakstu (EHR), rentgena uzņēmumu, MRI, DT skenējumu, patoloģisko ziņojumu un audio datu, piemēram, ārstu diktātu, marķēšana.
Anotēts medicīniskais teksts ļauj dabiskās valodas apstrādes (NLP) modeļiem iegūt un interpretēt klīnisko informāciju, piemēram, simptomus, slimības vai medikamentus, no nestrukturētiem datiem, piemēram, ārstu piezīmēm vai izrakstu kopsavilkumiem.
Medicīnisko datu anotēšanai ir nepieciešama nestrukturētas un sarežģītas informācijas apstrāde, klīniskās precizitātes nodrošināšana un tādu privātuma noteikumu kā HIPAA ievērošana. Tas prasa arī medicīniskās terminoloģijas un jomas zināšanu pārzināšanu.
Anotāciju sniedzēji ievēro stingrus datu drošības protokolus, piemēram, atbilstību HIPAA prasībām, un izmanto anonimizētus datus, lai saglabātu pacientu privātumu, vienlaikus anotējot sensitīvu medicīnisko informāciju.
Anotētas datu kopas apmāca mākslīgā intelekta modeļus atpazīt slimību marķierus medicīniskajos attēlos vai tekstā. Piemēram, mākslīgais intelekts var noteikt vēža stadijas onkoloģijā vai atklāt sirds slimības kardioloģijā, uzlabojot agrīnu diagnostiku un ārstēšanas rezultātus.
Lai nodrošinātu augstu medicīnisko datu marķēšanas precizitāti, līdztekus cilvēku zināšanām tiek izmantoti uzlaboti anotācijas rīki un konkrētai jomai paredzēta programmatūra, piemēram, DICOM skatītāji medicīniskajai attēlveidošanai.
Shaip apvieno jomas ekspertus, uzlabotus anotācijas rīkus un stabilu kvalitātes nodrošināšanas procesu, lai nodrošinātu precīzu un mērogojamu medicīnisko datu anotāciju, kas pielāgota klientu vajadzībām. Viņi specializējas radioloģijā, onkoloģijā, kardioloģijā un citās veselības aprūpes jomās.
Izmaksas ir atkarīgas no datu veida, apjoma un sarežģītības, kā arī no nepieciešamā zināšanu līmeņa. Shaip piedāvā pielāgotas cenas, pamatojoties uz konkrētām projekta prasībām.
